La question paraît simple, jusqu'à ce que vous essayiez d'y répondre. Les données de durabilité proviennent de systèmes RH, de tableaux de bord facilitaires, de fournisseurs d'énergie, de feuilles de calcul de collaborateurs individuels et parfois de la mémoire de quelqu'un qui fournit les mêmes chiffres depuis des années. Sans vue d'ensemble, personne ne sait exactement quels points de données existent, d'où ils viennent et s'ils correspondent encore à ce qui a été consigné autrefois.
Un registre de points de données est la réponse à cette confusion. Non pas comme outil de reporting, mais comme administration des données elles-mêmes : qu'est-ce qu'un point de données, d'où vient-il, qui en est responsable et à quelles règles doit-il satisfaire avant de pouvoir être utilisé.
Un registre est plus qu'une liste de noms de chiffres. Pour chaque point de données, il convient au minimum de consigner ce qui suit :
Sans ces champs, une liste de points de données est un ensemble de noms sans origine. Avec ces champs, on voit clairement d'où proviennent les données et où se situent les points faibles.
L'ordre dans lequel vous construisez un registre déterminera s'il produit un résultat. Ne commencez pas par la structure de reporting, mais par ce qui est déjà consigné. Sur où un point de données existe-t-il déjà, vous trouverez comment le tracer : souvent, un chiffre existe déjà dans un autre système que prévu, sous un autre nom ou dans une autre unité.
Vient ensuite la question de savoir comment vous mettez en place la structure elle-même, quels champs sont obligatoires et dans quel ordre vous ajoutez des points de données sans que le registre ne devienne ingérable. Ce processus est décrit sur comment établir un registre de points de données.
Tous les points de données n'ont pas immédiatement une source identifiable. Certains chiffres ont été saisis manuellement un jour, repris d'un ancien rapport ou estimés par quelqu'un qui n'est plus en fonction aujourd'hui. Ce que vous faites dans cette situation, et comment vous distinguez cela des points de données qui ont bien une source, est indiqué sur que faire d'un point de données sans source.
Un autre problème récurrent est le doublon : le même point de données qui entre dans le registre par deux voies, avec des valeurs légèrement différentes. Comment le détecter avant qu'il ne mène à des chiffres contradictoires, est expliqué sur comment reconnaître un point de données en double.
Qu'un point de données figure dans le registre ne signifie pas qu'il est correct. Être correct est une étape à part : la valeur doit correspondre à la définition source, l'unité doit correspondre à ce qu'attend la règle de qualité, et le propriétaire doit pouvoir confirmer que rien n'a changé dans le processus depuis la dernière vérification.
Pour cela, il faut savoir comment le point de données voyage de la source jusqu'au rapport. Cartographier ce trajet s'appelle le source-to-report mapping, et c'est une étape distincte de la consignation de la définition. Ce que ce mapping implique précisément et pourquoi un registre reste incomplet sans ce mapping, vous pouvez le lire sur qu'est-ce que le source-to-report mapping.
La question de savoir quand un registre est suffisamment complet pour qu'on puisse s'y fier n'a pas de réponse fixe en nombre de points de données. Cela dépend de la portée de l'obligation de reporting, du nombre de points de données disposant déjà d'une source et d'un propriétaire vérifiés, et du nombre de ceux encore marqués comme en attente ou peu clairs. Un registre n'est pas achevé parce qu'il a l'air complet, mais parce que les points en attente sont connus et maîtrisés. Comment vous établissez cela est indiqué sur quand un registre est-il achevé.
Un registre de points de données est une photographie de ce qui est consigné à présent. Sans entretien, il se délite aussi vite que les feuilles de calcul qu'il devait remplacer : les sources changent, les propriétaires partent, les définitions évoluent sans que personne ne mette le registre à jour.
Une grande partie du travail nécessaire pour maintenir un registre à jour est reconnaissable et répétable : contrôler les sources, vérifier les valeurs par rapport aux règles de qualité, signaler les modifications. Quelle part de cet entretien peut être soutenue par l'IA et quelle part continue de requérir une évaluation humaine ne peut pas se dire en termes généraux. Le werkscan de FTE TO AI calcule cela tâche par tâche, sur la base de ce que la tâche implique précisément et de sa fréquence de récurrence, afin de rendre clair quelle part du travail peut être reprise et quelle part ne le peut pas.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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